[发明专利]基于线性算子理论的固定时间的异构分群同步控制算法

说明书

本发明涉及一种基于线性算子理论的固定时间的异构分群同步控制算法,所述方法包括以下步骤：步骤S1：创建一个包含N个智能体的多智能体系统，根据实际任务，创建多智能体系统的分类通信模；步骤S2：针对每个分群，创建不同的动力学模型；步骤S3：设定异构分群同步控制参数，给定任意指定的收敛时刻，再进行控制算法可行性判断；步骤S4：确定求解控制参数方法；步骤S5：用步骤S4所确定的控制器实现多智能体系统的异构分群同步的快速收敛。

技术领域

本发明设置一种基于线性算子理论的固定时间的异构分群同步控制算法，属于多智能体系统的协同控制领域。

背景技术

近二十年，随着传感器技术以及计算机能力的提高使得多智能体系统的协同控制获得了广泛的应用，例如无人机编队，多机器人系统协同，智能电网调度等。在多智能体协同控制中，最为关键的是如何设计分布式同步控制策略使得多智能体能够适应复杂的外部环境以完成更为复杂的控制任务。为实现这一目标，研究者们从不同角度出发设计了适用于不用控制目标的同步控制策略，这其中较为引人注目的是分群同步控制策略。相对于同步控制器，分群同步控制器能够使得整个多智能体系统根据实际任务需要，实现多个收敛值，以应对多元化的外部环境。

现有的分群同步控制研究，大多集中在动力学系统以及通信拓扑对分群演化过程的影响。如何在实现分群同步控制的同时，使得多智能体系统能够更好的应对复杂的外部环境，仍然是一个开放性的课题，例如任意时间收敛的分群同步控制问题。目前关于分群同步快速收敛的问题主要集中在固定时间以及有限时间分群同步中，由于控制算法限制快速分群同步控制的收敛时间与初始状态或者具体控制参数有关。现有技术中存在的技术问题如下：1)现有的固定时间收敛的一致性控制算法主要针对的是非负权重拓扑，这种拓扑只能描述节点间的合作关系，对于存在竞争关系的多智能体系统的任意时间收敛问题研究较少；2)已有的固定时间收敛控制算法的具体收敛时间与初始值或者系统参数有关，因此无法任意指定收敛时间；到目前为止，如何在宽松的拓扑假设条件下，实现任意指定时间收敛的分群同步控制仍是一个有待解决的问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明公开了一种基于线性算子理论的固定时间的异构分群同步控制算法，该方法解决了固定时间控制问题中具体收敛时间无法任意指定的问题，而且能够在通信条件更宽松的条件下，完成多任务目标的多智能体协同控制目标。

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：一种基于线性算子理论的固定时间的异构分群同步控制算法,所述方法包括以下步骤：

步骤S1：创建一个包含N个智能体的多智能体系统，根据实际任务，创建多智能体系统的分群通信模型；

步骤S2：针对每个分群，创建不同的动力学模型；

步骤S3：设定异构分群同步控制参数，给定任意指定的收敛时刻，再进行控制算法可行性判断；

步骤S4：确定求解控制参数方法；

步骤S5：用步骤S4所确定的控制器实现多智能体系统的异构分群同步的快速收敛。

其中，步骤S1中所述的分群通信模型；具体建模方法如下：

步骤S11：针对含N个智能体的异构网络系统，根据智能体动力学特性是否一致，将其划分为s个不同的分类；

步骤S12：判断每个智能体的属性是否符合设定，若存在一个智能体属于两个及以上分类则不符合设定，返回步骤S11，重新设定，若同一分类内的智能体动力学特性相同，且所有分类的并集等于N，则进入下一步骤；

步骤S13：构造含分类的多智能体系统间的耦合机制，根据类间同耦合模型构造耦合机制，即每个智能体需要满足以下条件：